GPT-5 上市倒计时：百万级上下文与“龙虾”编程模型泄露，微软 Copilot 已抢先布局

近期，关于 OpenAI 下一代旗舰模型 GPT-5 的传闻正密集出现于各大技术社区与社交媒体。从 ChatGPT 客户端到 macOS 应用列表，再到 Cursor 和微软 Copilot 等第三方平台，GPT-5 的踪迹似乎无处不在，重新点燃了市场的期待。

这一系列高度协调的“泄露”，引发了广泛讨论。就连长期对大型语言模型持批评态度的学者 Gary Marcus 也公开表示，GPT-5 可能真的即将到来。种种迹象表明，GPT-5 的发布可能不仅是技术上的迭代，更是一次精心策划的市场行动。

传闻中的模型迭代与技术亮点

根据目前流传的信息，GPT-5 可能不再是单一模型，而是一个包含多个版本的模型系列，旨在统一 OpenAI 此前在多模态交互（GPT-4o）和高级推理（o系列）方面的能力。用户未来或许无需在不同模型间手动切换。

泄露的模型代号包括：

• GPT-5 主模型 (代号 “nectarine” 或 “o3-alpha”)
• GPT-5 mini (代号 “lobster”)
• GPT-5 nano (代号 “starfish”)

其潜在的技术亮点引人注目：

• 上下文窗口： 输入支持高达100万 tokens，输出可达10万 tokens。
• 协议与工具调用： 支持 MCP (模型上下文协议) 与并行工具调用，这可能意味着模型能更高效地理解和维持长期对话的上下文，并同时执行多个复杂指令。
• 动态推理： 能够动态处理短时与长时推理任务，并深度集成 Code Interpreter 等现有工具。
• 性能提升： 相比前代，GPT-5 有望在速度、可靠性、幻觉抑制、长期记忆和逻辑处理方面实现全面提升。

在具体能力上，“o3-alpha”据称在高级编程任务上表现卓越，能够生成高质量的游戏原型，并根据特定需求进行代码细化，其能力被认为接近人类程序员水平。

同时，代号为 “Lobster” 的 mini 版本被指是一款专用的编程模型，其在处理复杂编码任务上，据称优于 Claude 4 等竞品。该模型能够通过极少的输入快速生成结构完整的代码，尤其适合对混乱的遗留代码进行重构和优化。在一项对比测试中，Lobster 成功一次性生成了可运行的交互式神经网络动画，而另一个模型则在执行中出错。

此外，Lobster 据悉也整合了 o3 系列的高级推理能力，使其具备多模态理解和多步骤任务执行能力，可以融合解释图像、编写代码和使用工具等多项操作，成为一个功能更强大的综合工作助手。

而代号为 “starfish” 的 nano 版本，近期也出现在大模型竞技场进行测试，测试结果显示其目前能生成静态的小游戏界面。

生态系统整合的蛛丝马迹

除了模型本身，GPT-5 与各大平台的整合迹象也愈发明显。

微软被曝正在内部测试新版 Copilot 的 “Smart 模式” (或称 “magic mode”)。该模式可以智能判断用户需求，自动调用 GPT-5 的深度推理与多模态能力，从而简化用户操作。这表明微软极有可能在 GPT-5 发布后，第一时间将其深度集成到 Copilot 及 Microsoft 365 生态中。

与此同时，专注于 AI 辅助编码的 Cursor 团队，也被发现正在内部测试 GPT-5 Alpha 版本，这预示着 GPT-5 强大的编程能力将很快被开发者生态所用。

市场热议与专家的冷静审视

尽管 GPT-5 的泄露信息足够震撼，但市场和专家们的反应比以往更加冷静和审慎。经历过此前多次“狼来了”的预告后，用户对于 OpenAI 的营销策略已经有所疲倦。

有观点认为，新模型在发布初期可能会表现惊艳，但不久后就会因安全对齐（Alignment）等原因削弱能力，最终导致用户体验下降，这种模式在过去已多次上演。

纽约大学名誉教授、AI领域的知名批评家 Gary Marcus 对此发表了七点悲观预测，为市场注入了冷静的思考：

1. 可控性：GPT-5 仍将难以完全控制，会犯下不可预料的低级错误。
2. 推理能力：模型依然难以处理复杂的物理、心理和数学推理。
3. 幻觉问题：幻觉现象将继续存在，甚至可能因其输出更具说服力而带来更高的误导性。
4. 自然语言的可靠性：自然语言指令依然无法可靠地映射到数据库或虚拟助手等下游系统。
5. 距离 AGI 尚远：GPT-5 不会是通用人工智能（AGI），完成复杂任务仍需依赖其他工具。
6. 价值观对齐：系统无法稳定遵循人类的价值观，输出内容可能隐含偏见。
7. 技术路径：GPT-5 仍是基于规模扩展（Scaling）的产物，而通往 AGI 的路径需要更结构化的知识与规划能力，这些是当前 GPT 系列所欠缺的。

社区中也充斥着相似的观点。许多用户表示，在 OpenAI 官方正式发布之前，他们对所有的泄露信息和基准测试都持怀疑态度。毕竟，反复的预热已经消耗了大量的市场热情。